基于TWSVM的图像分类

• 作者: 丁世飞 朱志宾
• 来源期刊: 南京师大学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分类 支持向量机 孪生支持向量机 特征提取
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 数学与计算机科学
• 页码范围: 8-14
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 字数: 6021字
• 语种: 中文

摘要

图像分类技术是图像数据处理中最重要的技术之一。支持向量机是基于统计学习理论而提出的机器学习算法，在样本数少的时候能达到很好的分类效果。孪生支持向量机是基于支持向量机而提出来的，其性能优于支持向量机。通过提取彩色图像的颜色特征与纹理特征，利用孪生支持向量机与支持向量机对这些特征向量进行分类，孪生支持向量机的分类准确率与稳定性都高于支持向量机。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁世飞	中国矿业大学计算机科学与技术学院	83	2735	17.0	52.0
5	朱志宾	中国矿业大学计算机科学与技术学院	1	8	1.0	1.0